相当于 tidyverse 生态系统中的 ave()答案

【问题标题】：equivalent of ave() in tidyverse ecosystem相当于 tidyverse 生态系统中的 ave()
【发布时间】：2021-02-15 15:40:35
【问题描述】：

我想知道在下面的代码中 library(tidyverse) 中的 cov(sapply(dat[-1], ave, dat[1])) 是什么？

library(tidyverse)

(T1 = matrix(c(2,3,5,2, 3,4,4,5),4,2)  )      
colnames(T1) <- c("y1", "y2")

(T2 = matrix(c(4:6, 8,6,7),3,2)  )      
colnames(T2) <- colnames(T1) 

(T3 = matrix(c(7,8,10,9,7, 6,7,8,5,6),5,2)  )      
colnames(T3) <- colnames(T1) 

(dat <- map_df(list(T1,T2,T3), as_tibble, .id = 'group'))

cov(sapply(dat[-1], ave, dat[1])) # equivalent of this in tidyverse

#         y1       y2
#y1 5.624242 2.218182
#y2 2.218182 1.731818

【问题讨论】：

怎么样：dat %>% group_by(group) %>% transmute_all(mean) %>% ungroup() %>% select(-group) %>% cov()

标签： r dataframe dplyr tidyverse purrr

【解决方案1】：

一个选项可能是：

dat %>%
 group_by(across(1)) %>%
 mutate(across(everything(), mean)) %>%
 ungroup() %>%
 select(-1) %>%
 cov()

         y1       y2
y1 5.624242 2.218182
y2 2.218182 1.731818

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以在map 中使用ave，使用_dfc 转换为data.frame，即。按列绑定，然后应用cov

library(purrr)
library(dplyr)
map_dfc(dat[-1], ave, dat[1]) %>%
    cov
#         y1       y2
# y1 5.624242 2.218182 
# y2 2.218182 1.731818

或者mutate_all的选项

dat %>%
   group_by(group) %>% 
   mutate_all(mean) %>% 
   ungroup %>%
   select(-group) %>%
   cov

关于申请reduce的更新评论

dat %>%
   group_by(group) %>% 
   summarise(new = list(cov(cur_data()) * (n() - 1)),
         .groups = 'drop') %>%
   pull(new) %>% 
   reduce(`+`)
#    y1  y2
#y1 14.8 1.6
#y2  1.6 9.2

【讨论】：

Akrun，是否也可以简化这个，(Ws = group_split(dat, group, .keep = FALSE) %>% map(~ cov(.) * (nrow(.) - 1))); (pooled_W = Reduce('+', Ws))
@rnorouzian 是的，我们可以。您还可以查看我对您的条件进行了简化的其他帖子
@rnorouzian 我指的是here。如果你检查输出，有两个 Reduce 条件，你正在做类似的操作，我简化了它
@rnorouzian 是单链进程。在您的代码中，它执行了两次相同的操作。
非常感谢，我想我会保留我的初始代码。非常感谢。